KR20130006449A - 운동-유도된 왜곡의 보정을 이용하여 높은 로봇 운반 속도들로 작업부재 표면들을 영상화하기 위한 방법 - Google Patents

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Abstract

작업부재가 로봇에 의해 운송될 동안, 로봇의 작업부재 전이 경로를 횡단하는 가늘고 긴 정지된 시야의 연속적인 프레임들을 포착함으로써 작업부재를 영상화하기 위한 방법이 제공된다. 연속적인 프레임들의 작업부재 영상을 얻기 위해, 전이 경로를 횡단하는 가늘고 긴 조명 패턴을 이용하여 상기 로봇 전이 경로가 조명된다. 전이 경로를 따라 각각의 프레임들의 정확한 위치들을 연산함으로써 운동-유도된 영상 왜곡이 보정된다.

Description

운동-유도된 왜곡의 보정을 이용하여 높은 로봇 운반 속도들로 작업부재 표면들을 영상화하기 위한 방법{A METHOD FOR IMAGING WORKPIECE SURFACES AT HIGH ROBOT TRANSFER SPEEDS WITH CORRECTION OF MOTION-INDUCED DISTORTION}
본 발명은 운동-유도된 왜곡의 보정을 이용하여 높은 로봇 운반 속도들로 작업부재 표면들을 영상화하기 위한 방법에 관한 것이다.
반도체 프로세싱에 있어서, 다수의 작업부재들을 동시에 프로세스할 수 있는 시스템들이 사용된다. 작업부재들은 초대형 집적 회로들 또는 디스플레이 패널들 또는 솔라(solar) 어레이들의 제조를 위한 반도체 웨이퍼들일 수 있으며, 또는 작업부재들은 사진석판술(photolithography)에 사용되는 마스크(mask)들일 수 있다. 반도체 웨이퍼들에 대해, 웨이퍼들은 다수의 평행한 프로세싱 챔버들 또는 모듈들 중 임의의 하나로의 운반을 위해 팩토리(factory) 인터페이스를 통해 고속으로(예를 들어 초당 1.7 미터) 로봇에 의해(robotically) 운반된다. 각각의 프로세싱 챔버 내의 웨이퍼 지지 받침대(pedestal)상의 웨이퍼의 중심잡기(centering)는 중요하며 그리고 일정해야만 한다. 예를 들어, 프로세싱 챔버들 중 하나는 웨이퍼 표면상에 막(film)을 증착하는데 사용될 수 있지만, 주변 지역의 막 증착을 방지하기 위해 웨이퍼 주변의 작은 환형 지역 또는 구역이 마스킹된다. 이 환형의 주변 지역은 막 환형 배제(exclusion) 지역으로 지칭될 수도 있다. 막 증착 중의 사진석판술 마스킹에 의해 또는 다른 적절한 기술들에 의해, 환형의 주변 배제 지역의 막 증착이 방지될 수 있다. 예를 들어, 전체 웨이퍼 표면에 대한 막 증착에 이어 상기 환형의 주변 배제 지역으로부터 막 층이 제거될 수 있다. 반응기 챔버의 웨이퍼 지지 받침대상의 웨이퍼의 배치시의 임의의 에러 또는 불일치는, 막 층 경계부가 웨이퍼 엣지와 비-동심적으로(non-concentric) 되는 것을 유발시킬 수 있다. 이런 비-동심도(non-concentricity)는 웨이퍼 주변의 환형 배제 지역의 방사방향 폭이 방위각(azimuthal angle)에 따라 변하는 것을 유발시킬 수 있으므로, 일부 경우들에서 상기 환형 배제 지역의 폭은 요구되는 생산 사양(specification)들에 부응하는데 요구되는 폭 보다 크거나 또는 작을 수 있다.
막 층이 마스킹되거나 또는 증착되는 프로세싱 챔버로 또는 챔버로부터 웨이퍼가 운반될 때 막 층의 비-동심도를 검출함으로써, 웨이퍼 배치의 변화들 또는 에러의 조기 경고를 제공하도록 일부 시도들이 이루어져 왔다. 이들 기술들의 대부분은 프로세스 툴(tool) 외측의 웨이퍼의 측정들 또는 검출에 기초하고 있다. 제조 구역의 공간을 절약하고 그리고 더욱 시기적절한 결과들을 제공하기 위해, 웨이퍼상의 특징부들(비-동심도 또는 막이 없는 환형 지역의 폭과 같은)의 인-시튜(in-situ) 측정들이 추구되어 왔다. 그러나, 막 엣지 배제 환형 지역의 폭 또는 동심도의 정확한 인-시튜 측정은, 웨이퍼가 운반되는 높은 속도에 의해 방해받아 왔다. 이런 높은 속도(및/또는 가속 또는 감속)는 웨이퍼의 진정한 원형 형상으로부터 웨이퍼 영상이 왜곡되는 것을 유발시킬 수 있다. 종래 기술에서는, 웨이퍼가 운동할 동안 높은 정확도를 요구하는 웨이퍼 영상들을 얻을 수 없었다. 따라서, 웨이퍼의 영상이 얻어지고 그로부터 막 층 동심도 및 폭이 정확하게 측정될 동안, 웨이퍼 운동을 느리게 하거나 또는 정지시키는 것이 접근방법이었다. 이 접근방법은 생산성을 감소시킨다.
필요로 하는 것은 로봇이 이동하는 높은 속도(예를 들어, 초당 1.7 미터)로부터 웨이퍼를 느리게 하지 않고서도, 웨이퍼상의 다양한 표면 특징부들(예를 들어, 막 층 동심도 및 폭)의 기하학적 외형(geometry)이 정확하게 측정될 수 있는 방법이다. 다른 요구사항은 결함들을 검출 및 위치시키기 위한 웨이퍼의 정확한 영상화이다.
작업부재 운반 경로를 따라 시스템의 프로세싱 챔버들로 그리고 챔버들로 부터 작업부재를 운송하기 위한 로봇을 포함하는 프로세싱 챔버에서, 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 전이(transit) 경로 부분을 따라 로봇에 의해 작업부재가 운송될 동안, 작업부재 전이 경로의 전이 경로 부분을 횡단하는 가늘고 긴(elongated) 정지된 시야(field of view)의 연속적인 프레임들을 포착하는 단계를 포함한다. 상기 방법은, 연속적인 프레임들의 포착 중 전이 경로 부분을 횡단하는 가늘고 긴 조명(illumination) 패턴을 이용하여 상기 전이 경로 부분을 조명하는 단계, 그리고 상기 연속적인 프레임들을 포함하는 작업부재의 영상을 한정(define)하는 단계를 추가로 포함한다. 또한, 상기 방법은 전이 경로 부분의 방향을 따라 각각의 프레임들의 각각의 정확한 위치들을 연산(computing)함으로써, 그리고 상기 각각의 정확한 위치들 중 대응하는 하나로서 영상의 각각의 프레임의 위치를 한정하여 상기 영상을 보정함으로써, 운동-유도된 영상 왜곡의 보정을 포함한다.
일 실시예에서, 가늘고 긴 정지된 시야는, 전이 경로 부분을 횡단하여 연장하는 적어도 하나의 작업부재 직경의 길이와 그리고 상기 영상의 대략 하나의 화소(picture element)의 폭을 갖는다.
일 실시예에서, 각각의 연속적인 프레임들의 작업부재의 폭과 알려진 작업부재 직경 사이의 비율의 함수로서 상기 정확한 위치를 연산함으로써, 왜곡 보정이 실행된다.
다른 실시예에서, 로봇의 운동에 대응하는 로봇 속도 프로필 정보로부터 정확한 위치를 연산함으로써, 왜곡 보정이 실행된다. 이 다른 실시예에서, 미리 결정되는 로봇 속도 프로필을 한정하는 데이터를 포함하는 로봇 제어기 메모리로부터 또는 로봇의 운동에 응답하는 엔코더(encoder)로부터, 로봇 속도 프로필 정보가 얻어진다.
일 실시예에서, 상기 포착 단계는 감광성(photosensitivi) 요소들의 가늘고 긴 어레이로부터 신호를 포착하는 단계를 포함하며, 그리고 상기 조명 단계는 입사각의 범위를 통해 개별적인 감광성 요소들을 조명하는 패턴으로 발광 요소들의 어레이를 제공하는 단계를 포함한다.
또 다른 실시예에서, 전이 경로 부분은 상기 전이 경로 부분과 평행한 Y-축과 그리고 상기 Y-축에 수직한 X-축에 대응하며, 상기 방법은 상기 시야와 X-축 사이의 오정렬(misalignment) 각도에 기여할 수 있는 왜곡에 대한 영상으로 X-축 좌표들을 보정하는 단계를 추가로 포함한다. 연속적인 프레임들의 웨이퍼 중심 위치의 운동을 오정렬 각도의 함수와 짝이룸시켜 오정렬 각도를 결정함으로써, 그리고 오정렬 각도의 함수를 포함하는 보정 인자(factor)에 의해 X-축 좌표들을 보정함으로써, 상기 후자의 실시예가 실행될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 상기 방법은 작업부재의 평면에서 작업부재의 진동(vibration)으로부터의 왜곡에 대한 영상을 보정하는 단계를 추가로 포함한다. 연속적인 프레임들에서 웨이퍼의 중심의 운동을 찾아냄으로써, 상기 연속적인 프레임들을 통해 웨이퍼의 중심의 평균 운동을 한정함으로써, 그리고 웨이퍼 중심과 웨이퍼의 중심의 평균 운동 사이의 차이를 포함하는 각각의 프레임에 대해 상기 차이만큼 영상을 시프팅(shifting)시킴으로써, 상기 후자의 실시예가 실행될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 상기 방법은 작업부재의 평면을 횡단하는 방향으로 작업부재의 진동으로부터의 왜곡에 대한 영상을 보정하는 단계를 추가로 포함한다. 영상으로부터 명확한 작업부재 반경을 결정하고 그리고 상기 명확한 작업부재 반경과 알려진 작업부재 반경 사이의 비율로서 방사방향 보정 인자를 결정함으로써, 그리고 상기 방사방향 보정 인자에 의해 영상의 방사방향 위치들을 스케일링(scaling)함으로써, 상기 후자의 실시예가 실행될 수 있다.
다른 실시예에서, 상기 방법은 삽입된(fitted) 로봇 속도 프로필을 생성하기 위해 로봇의 미리 결정된 속도 프로필 데이터를 정확한 위치의 운동에 삽입함으로써 상기 연속적인 프레임들에 대해 정확한 위치의 운동을 완화(smooth)시키는 단계, 그리고 상기 삽입된 로봇 속도 프로필로부터 상기 각각의 연속적인 프레임들에 대한 보정 위치를 얻는 단계를 추가로 포함한다.
다른 실시예에서, 각각의 프레임들에서 작업부재의 중심을 결정함으로써, 상기 연속적인 프레임들에 대해 작업부재의 중심의 운동을 결정함으로써, 상기 작업부재의 중심의 운동을 정현파(sinusoidal) 함수로 짝이룸시킴으로써, 그리고 작업부재의 비-동심도의 진폭으로서의 정현파 진폭과 그리고 작업부재의 비-동심도의 방향으로서의 정현파 위상(phase) 각도를 추론함으로써, 상기 방법은 비-동심도를 측정한다. 이들 결과들은 보정 피드백으로서의 비-동심도의 진폭과 그리고 비-동심도의 방향을 로봇에 제공함으로써 사용될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 광의 각각의 파장들은 불연속적인 발광기들의 각각의 평행한 열(row)들로부터 방출되며, 상기 각각의 열들은 각각의 파장들에 대응하는 단색광(monochromatic) 스펙트럼을 방출한다. 관련된 제1실시예에서, 조명되는 작업부재상의 층의 물질의 타입에 따라 연속적인 프레임들의 포착 중의 작동을 위해, 발광기들의 평행한 열들 중 특정한 하나가 선택된다. 관련된 제2실시예에서, 연속적인 발광기들의 열들을 작동시킴으로써 연속적인 프레임들의 포착 중 광의 상이한 파장들이 방출되며, 그에 의해 작업부재의 컬러 영상을 생산한다.
본 발명의 예시적인 실시예들이 달성되고 그리고 상세히 이해될 수 있는 방식과 위에 간략히 요약된 본 발명의 더욱 구체적인 서술은 첨부된 도면들에 도시된 실시예들에 대한 참고에 의해 이루어졌다. 본 발명이 불명확해지지 않도록, 널리 알려진 그런 프로세스들은 여기에 논의되지 않았음을 인식해야 한다.
도1은 제1실시예에 따른 웨이퍼 영상 포착 장치를 포함하는 예시적인 웨이퍼 프로세싱 시스템을 도시한 도면.
도2a 및 2b는 일 실시예에 따른 도1의 시스템의 일부의 각각의 평면도 및 정면도.
도3은 도2a에 대응하는 저면도.
도4는 도3의 영상 포착 장치의 대안적인 실시예의 저면도.
도5a는 실시예에 따라, 도1의 시스템을 작동시키는 방법을 도시한 블럭도.
도5b는 도5a의 방법의 블럭(172-1)의 실시예를 실행하기 위한 장치를 도시한 도면.
도5c는 도5a의 방법의 블럭(172-2)의 실시예를 실행하기 위한 장치를 도시한 도면.
도6은 도5a의 블럭(172-3)의 프로세스의 블럭도.
도7은 로봇에 의해 운반될 동안 웨이퍼의 운동에 의해 왜곡되는 웨이퍼 엣지의 미가공(raw) 영상을 도시한 도면.
도8은 미가공 영상의 최대 웨이퍼 폭의 계산에 사용되는 바와 같이, 카메라 프레임 넘버(number)의 함수로서 픽셀들의 관찰된 웨이퍼 폭의 그래프.
도9는 운동-유도된 왜곡을 제거하기 위해 미가공 영상을 프로세싱하는 방법에 사용되는 기하학적 외형을 도시한 도면.
도10은 카메라 오정렬의 기하학적 외형을 도시한 도면.
도11은 영상 데이터로부터 카메라의 오정렬 각도를 결정하는 방법을 도시한 도면.
도12a, 12b, 그리고 12c는 막 층의 비-동심도를 측정하기 위해, 왜곡되지 않은 웨이퍼 영상을 사용하는 방법을 도시한 도면들.
도13은 X-축을 따른 웨이퍼 진동에 의해 유발되는 에러들에 대해 영상 데이터를 보정하는 방법을 도시한 도면.
도14는 도13의 방법을 실행하는데 사용되는, 시프팅된 프레임 넘버의 함수로서 X-축을 따른 웨이퍼 중심 위치의 그래프.
도15는 평면을 벗어난(out-of-plane)(X-축을 따른) 진동에 의해 유발되는 에러들에 대해 영상 데이터로부터의 방사방향 측정들을 보정하는 방법을 도시한 도면.
도16은 도15의 방법에 사용되는 기하학적 외형의 그래프.
도17은 왜곡되지 않은 웨이퍼 운동 함수를 완화시키는 방법의 간략화된 흐름도.
이해를 촉진시키기 위하여, 도면에 공통적인 동일한 요소를 나타내도록 가능한 한 동일한 도면부호가 사용되었다. 일 실시예의 요소들 및 특징들은 추가적인 열거 없이도 다른 실시예에 유익하게 통합될 수 있음이 예상된다. 그러나, 본 발명이 다른 등가의 유효한 실시예들을 인정할 수 있기 때문에, 첨부된 도면들은 단지 본 발명의 예시적인 실시예만 도시하였으며 따라서 그 범위를 제한하는 것으로 간주되지 않음을 인식해야 한다.
도1은 대기압 아래의 압력으로 모두 보유되는 4개의 웨이퍼 프로세싱 챔버들(104)에 연결되는 진공 운반 챔버(102)를 포함하는 웨이퍼 프로세싱 툴을 도시하고 있다. 진공 로봇(106)은 프로세싱 챔버들 중 임의의 하나와 2개의 부하(load) 로크(lock) 챔버들(108)중 임의의 하나 사이로 개별적인 웨이퍼들을 운반한다. 팩토리 인터페이스(110)는 대기압으로 유지되며, 하나 또는 둘 이상의 카셋트들(114)과 상기 부하 로크 챔버(108) 사이로 웨이퍼를 운반하기 위한 대기압 로봇(112)을 포함한다. 부하 로크 챔버(108)는 팩토리 인터페이스(110)의 대기압과 상기 진공 운반 챔버(102)의 진공 사이에 전이를 제공한다. 진공 로봇(106)은 진공 로봇 블레이드(blade)(116)상에 각각의 웨이퍼를 보유하며, 대기압 로봇(112)은 대기압 로봇 블레이드(118)상에 각각의 웨이퍼를 보유한다. 로봇들(106, 112)은 팩토리 인터페이스를 통해 웨이퍼 전이 경로(120)를 따라 초당 1 m 의 높은 속도로 각각의 웨이퍼를 이동시킨다. 로봇들(106, 112)은 다양한 웨이퍼 전이 경로들을 따라 각각의 로봇 블레이드(116, 118)의 속도 프로필(가속, 감속, 방향, 등)을 한정하는 저장된 명령들에 따라 로봇 제어기(113)에 의해 제어된다.
각각의 프로세싱 챔버(104)는, 진공 로봇(106)에 의해 웨이퍼(122)가 위치되는(또는 제거되는) 웨이퍼 지지 받침대(124)를 갖는다. 받침대(124)상의 웨이퍼(122)의 중심잡기는 막 층과 같은 웨이퍼 엣지 근처에 증착되는 박막 층들의 동심도에 영향을 끼칠 수 있다. 이 배치는 대기압 로봇 블레이드(118)상의 웨이퍼의 배치에 의해 그리고 진공 로봇 블레이드(116)상의 웨이퍼의 배치에 의해, 및/또는 웨이퍼상의 사진석판술 마스크의 정렬 또는 중심잡기에 의해 영향을 받는다.
영상 포착 장치(130)는 웨이퍼 전이 경로(120)의 선택된 부분에 대해 고정되는 배치로 위치된다. 도2a, 2b, 및 3에서, 영상 포착 장치(130)는 카메라(132), 포커싱 옵틱(optic)들(133), 그리고 광원(134)을 포함한다. 일 실시예에서, 카메라(132)는 도3에 도시된 복수의 광센서 요소들(150)의 영상화 어레이 또는 단일 라인으로서 실행된다. 카메라(132) 및 광원(134)은 가시(visible) 파장들 또는 UV, 적외선, 또는 마이크로파와 같은 다른 파장들로 작동될 수 있다. 일 실시예에서, 광원은 예를 들어 200 nm 내지 900 nm 의 파장을 가질 수 있다.
카메라(132)는 라인 카메라(132)가 아래에 있는 웨이퍼 전이 경로(120)의 부분을 횡단하는 길이(L)(도3에 도시된 바와 같이)를 갖는 가늘고 긴 얇은 시야(FOV)를 갖는다. 시야(121)의 길이(L)는 옵틱들(133)에 의해 영향을 받는다. 옵틱들(133)은 시야(121)의 길이(L)가 광센서 요소들(150)의 가늘고 긴 어레이의 길이를 초과하도록 설계될 수 있다. 도2a에 도시된 바와 같이, 시야(121)의 길이(L)는 웨이퍼(122)의 전체 직경에 걸쳐 연장한다. 도2a에 도시된 바와 같이, 카메라(132)의 아래의 웨이퍼 전이 경로 부분(120)은 Y-축을 따라 놓이며, 카메라(132)의 시야(121)의 길이(L)는 X-축을 따라 연장한다. 도2a는 가늘고 긴 시야(121)의 길이(L)가 그와 직교하는 전이 경로 부분(120)에서 웨이퍼 이동의 방향(Y-축)을 횡단하는 것을 도시하고 있다. 그러나, 다른 실시예들에서, 가늘고 긴 시야(121)는 Y-축에 대해 예각으로, 또는 약 10 내지 90°의 임의의 각도로 배치됨으로써 횡단한다.
영상 제어 프로세서(123)는 카메라(132)를 제어하며, 그리고 상기 카메라(132)에 의해 제공되는 영상들을 프로세싱한다. 카메라(132)는 웨이퍼(122)의 연속적인 라인 영상들(프레임들)을 포착하며, 그리고 이들 영상들을 연속적으로 영상 제어 프로세서(123)에 제공한다. 웨이퍼(122)의 미가공 영상은 전체 웨이퍼를 덮는 이런 연속적인 프레임들로 구성된다. 상기 영상 제어 프로세서(123)는 웨이퍼의 미가공 영상으로부터 속도 프로필-유도되는 왜곡을 제거한다. 또한, (예를 들어) 웨이퍼상에 증착되는 막 층의 동심도와 같은 웨이퍼상의 다양한 특징부들의 측정들을 수행하기 위해, 또는 물방울들 또는 다른 결함들과 같은 일부 특징부들을 검출하기 위해, 영상 제어 프로세서(123)는 왜곡되지 않은(보정된) 웨이퍼 영상을 사용할 수 있다. 대안적으로, 측정들을 수행하기 위해, 영상 제어 프로세서(123)는 왜곡된(보정되지 않은) 웨이퍼 영상을 사용할 수도 있다. 이 대안적인 모드에서, 측정 데이터는 보정되지 않은 영상으로부터 추출(extract)될 수 있으며, 그리고 개별적인 지점 또는 화소(픽셀)에 대해 속도-유도된 왜곡에 대한 보상이 수행될 수 있다. 이 보정은 룩업 테이블(look-up table)을 사용함으로써 수행될 수 있다. 보정되지 않은 영상의 개별적인 픽셀들의 위치들을 보정된 영상의 대응하는 픽셀들의 위치들과 상호연관시킴으로써, 이런 룩업 테이블은 간단한(straight-forward) 방식으로 구성될 수 있다.
도1에 도시된 실시예에서, 영상 포착 장치(130)는 팩토리 인터페이스(110)의 내측에 있으며, 팩토리 인터페이스(110) 내에 놓이는 웨이퍼 전이 경로(120)의 부분 위에 놓인다. 대안적인 실시예에서, 영상 포착 장치(130')는 부하 로크 챔버(108)의 내측에서 웨이퍼 전이 경로(120') 위에 놓인다. 영상 포착 장치(130 또는 130')는 도1의 웨이퍼 프로세싱 툴의 웨이퍼 전이 경로 위에 놓이는 임의의 적절한 위치에 위치될 수 있다.
위에 서술한 바와 같이, 시야(121)의 길이(L)는 웨이퍼(122)의 직경에 걸쳐 연장하는 개별적인 영상들 또는 프레임들을 카메라(132)가 포착할 수 있게 한다. 카메라(132)에 의해 포착되는 각각의 연속적인 영상 또는 프레임은 [웨이퍼 전이 경로(120)의 방향 또는 Y-축을 따라] 긴 하나의(또는 둘 이상의) 화소("픽셀")이며 그리고 X-축을 따른 넓은 많은(수천개의) 픽셀들이다. 카메라(132)는 한 번에 하나의 프레임을 포착한다. 연속적인 이런 많은 프레임들은 전체 웨이퍼(122)의 미가공 영상을 제공한다. 도면은 단일 열의 픽셀들을 갖는 카메라를 도시하고 있지만, 대안적인 실시예에서 카메라는 픽셀들의 다수 열들을 가질 수도 있다.
미가공 영상은 카메라(132)에 의해 포착되는 각각의 프레임의 Y-축을 따른 위치의 식별과, 그리고 각각의 프레임에 대해 프레임의 모든 픽셀들의 휘도값들의 리스팅(listing)으로 구성되어 있다. 아래에 서술되는 바와 같이, 웨이퍼의 미가공 영상은 영상 포착 중 발생하는 웨이퍼의 가속 또는 감속에 의해 왜곡된다. 이것은 미가공 영상의 Y-축 프레임 위치들을 왜곡시킨다. 여기에 서술되는 실시예에서, 미가공 영상에 주어지는 Y-축 프레임 위치들을 정확한 Y-축 프레임 위치들로 교체함으로써, 왜곡이 보정된다.
도2b의 측면도는 광원(134)으로부터 발산하는 광선들과 그리고 카메라(132)상에 충돌하는 광선을 도시하고 있다. 도3의 저면도에 도시된 바와 같이, 일 실시예의 카메라(132)는 개별적인 영상-감지 또는 감광성 요소들(150)의 라인 어레이로 구성되며, 이는 예를 들어 개별적인 감광성 다이오드들일 수 있다. 각각의 감광성 요소(150)는 포착된 영상의 개별적인 화소 또는 픽셀에 대응한다. 따라서, 각각의 감광성 요소(150)는 픽셀로 지칭될 수도 있다. 감광성 요소들의 평행한 출력 신호들을 원하는 포맷(예를 들어, 일련의 연속적인 개별적인 픽셀값들)으로 조립하고 그리고 상기 포맷된 신호를 영상 제어 프로세서(123)로 출력하는 운반 회로(152)에, 상기 감광성 요소(150)가 개별적으로 연결된다.
도3을 참조하여 위에 서술한 바와 같이, 광원 어레이(134)는 개별적인 발광 디바이스들(154)의 어레이(예를 들어 라인 어레이)로 구성된다. 일 실시예에서, 발광 디바이스들(154)은 발광 다이오드들이다. 개별적인 발광 디바이스들(154)을 작동시키기 위해, 광원 전력 공급부(156)가 광원 어레이(134)에 연결된다. 일 실시예에서, 발광 디바이스들(154)은 동일한 타입을 가지며, 동일한 파장 스펙트럼을 방출한다.
도2a 및 2b의 광원 어레이(134)는 많은 공급자(supplier)들 중 임의의 하나로부터 얻어질 수 있다. 예를 들어, 광원 어레이(134)로서 하기의 LED 어레이들이 사용될 수 있다. 캘리포니아, 뉴버리 파크 소재의 옵토 다이오드(Opto Diode) 코포레이션에 의한 830 nm 의 파장으로 방출하는 LED 어레이; 뉴 햄프셔, 살렘 소재의 스토커 예일(Stocker Yale), 인코포레이티드에 의한 620 nm 으로 방출하는 LED 어레이. 라인 카메라(132)는 각각의 픽셀이 약 5 미크론 × 5 미크론(달리 말하면, 각각의 측부에 대해 5 미크론)을 측정하는 12,288 개의 감광성 요소들 또는 픽셀들[도3의 감광성 요소들 또는 픽셀들(150)에 대응하는]을 갖는, 영국, 에섹스 소재의 이2브이(e2v) 테크놀러지스로부터의 UM8 CCD 카메라일 수 있다. 이 타입의 CCD 카메라는 26 μ/픽셀의 정적(static) 해상도, 그리고 웨이퍼의 운동이 초당 약 1.7 미터인 운동 축(Y-축)을 따라 70-80 μ/픽셀 의 해상도를 가질 수 있다. 명목상, 프레임 시간은 약 50 μsec/프레임 이며, 노출 시간은 약 35 μsec 일 수 있다.
일반적으로, 카메라(132)는 10-40 μ/픽셀 범위의 정적 해상도, 각각의 측부에 대해 1-10 미크론 범위의 픽셀 크기, 1개 내지 5개 픽셀 범위의 프레임 폭(Y-축을 따른), 및 5,000-15,000 픽셀들 범위의 프레임 길이(X-축을 따른)를 가질 수 있다. 카메라(132)는 10-100 μsec/프레임 범위의 프레임 비율과 그리고 약 5-80 μsec/프레임 범위의 노출 시간으로 작동될 수 있다. 광원 어레이는 200-900 나노미터의 범위로 놓이는 단일 파장으로 방출하는 불연속적인 소스들로 구성될 수 있다.
이 타입의 고해상도 카메라의 각각의 픽셀은, 광선들이 감지될 수 있는 매우 좁은 광추(光錘; light cone) 각도를 갖는다. 이 각도는 각각의 픽셀에 대해 1/10 도 만큼 작을 수 있다. 이것은 예를 들어 웨이퍼 보잉(bowing)에 의해 의도한 입사각으로부터 웨이퍼로부터의 반사들이 편향(deflect)될 때마다 문제를 유발시킨다. 프로세스 챔버 환경이 비교적 뜨겁기 때문에, 이런 적용에서는 웨이퍼 보잉이 통상적이다. 그 결과, 광원 어레이(134)로부터의 광이 카메라(132)에 의해 감지될 수 없다.
이 문제는 도4에 도시된 강화된 광원 어레이(166)를 제공함으로써 극복된다. 도4의 강화된 광원 어레이(166)는 확산된 광원의 광 출력을 모방(mimic)하여, 거의 연속적인 각도들의 범위에 걸쳐 카메라(132)의 각각의 픽셀(150)에 광선들을 제공한다. 이 방법으로, 웨이퍼 보잉 등으로 인해 상기 반사된 광의 섭동(perturbation)에 관계없이, 적어도 하나의 광선이 각각의 픽셀(150)의 광추 각도 내에 속할 것이다. 도4에 도시된 실시예에서, 강화된 광원 어레이(166)는 발광 디바이스들(154)의 복수의 열들을 갖는다. 상기 열(168)은 카메라(132)의 길이와는 상이한 길이로 연장할 수 있다. 강화된 광원 어레이(166)는 카메라(132)의 각각의 픽셀(150)에 대해 거의 10개의 발광 디바이스들(154)을 가질 수 있어서, 특정한 픽셀에 대해 상이한 각도로부터 광을 제공한다. 각각의 발광 디바이스(154)(발광 다이오드일 수도 있는)는 예를 들어 20°만큼의 각도들의 넓은 원추(cone)에 대해 광을 방출한다. 따라서, 특정한 픽셀(150)을 조명하는 도4의 강화된 광원 어레이(166)의 10개의 발광 디바이스들이 픽셀(150)에 2차원 평면의 각도들의 연속체(continuum)로 광선들을 제공하므로, 웨이퍼 보잉 또는 다른 섭동들은 픽셀의 좁은 광추 내로의 광 반사를 방해하지 않는다. 이 방식으로, 상기 강화된 광원 어레이(166)는 이상적인 확산 광원과 동일한 방법으로 기능한다.
도5a는 웨이퍼상의 특징부들을 측정 또는 검출하기 위해 상술한 장치를 사용하는 방법을 도시하고 있다. 웨이퍼가 로봇에 의해 고속으로 운송될 때 웨이퍼의 영상을 포착하여 전체 웨이퍼의 미가공 영상을 포함하는 연속적인 프레임들을 생산하기 위해, 영상 포착 장치(130)[정지된 카메라(132) 그리고 광원 어레이(134)]가 사용된다[도5a의 블럭(170)]. 일 실시예에서, 영상 포착 중 정상적인 로봇 운반 동작의 높은 속도(초당 1 m 를 넘는)로 웨이퍼 운동이 계속된다. 그리고, 로봇-운송되는 웨이퍼의 고속 운동의 속도 프로필에 의해 유발되는 영상의 왜곡을 제거하기 위해, 영상 프로세서가 미가공 영상의 데이터를 프로세싱한다[도5a의 블럭(172)]. 웨이퍼의 포착된 영상에서 웨이퍼 전이 경로(120) 또는 Y-축의 방향을 따른 각각의 프레임의 위치는, 웨이퍼 운동 프로필의 가속 또는 가속에 의해 왜곡된다. 예를 들어, 원형 웨이퍼의 영상이 비-원형일 수 있다. 일 실시예에서, 미가공 영상에 주어진 각각의 프레임의 Y-축 위치를 각각의 프레임의 실제 Y-축 위치로 교체함으로써, 블럭(172)에서 왜곡이 제거된다. 이것은 왜곡되지 않은 영상을 생산한다.
왜곡된 또는 왜곡되지 않은 영상의 관심 있는 다양한 특징부들의 엣지들이 위치되며, 왜곡되지 않은 영상에서 다양한 특징부 치수들이 측정 또는 검출된다[도5a의 블럭(174)]. 예를 들어, 웨이퍼 그리고 막 층의 엣지들이 검출될 수 있다. 웨이퍼 엣지에 대한 막 층 엣지의 비-동심도가 측정될 수 있으며, 막 층이 없는 주변 지역의 방사방향 폭이 측정되고 그리고 필요로 하는 폭과 비교된다. 오염 또는 기점(fiducial) 특징부들과 같은 관심 있는 특징부를 탐색하고 그리고 정확하게 위치시키도록, 웨이퍼 영상이 프로세싱될 수 있다.
도5a의 블럭(172-1, 172-2, 또는 172-3)에 지칭된 상이한 방법들 중 임의의 하나에 따라 블럭(172)의 작동이 수행될 수 있다.
블럭(172-1)의 방법에서, 영상 프로세서(123)는 로봇 블레이드(116 또는 118)의 운동을 한정하는 정보를 제공한다. 상기 정보는, 로봇 단부 이펙터(effector)(블레이드) 운동을 지배하기 위해 로봇 운동 제어기(113)에 의해 사용되는 저장된 명령들이다. 대안적으로, 상기 정보는 로봇에 연결되는 운동 엔코더로부터일 수도 있다. 어느 경우에나, 로봇 단부 이펙터의(그리고 그에 의한 웨이퍼의) 진정한 위치를 추론하고 그리고 그 진정한 위치로부터 현재 영상 프레임의 정확한 Y-축 위치를 연산하기 위해, 상기 정보가 영상 제어 프로세서(123)에 의해 사용된다. 왜곡되지 않은 영상을 형성하기 위해, 각각의 프레임의 정확한 Y-축 위치가 각각의 프레임의 영상 데이터와 조합된다.
일 실시예에 따라 도5b에 도시된 장치에 의해 블럭(172-1)의 프로세스가 실행될 수 있다. 도5b에서, 로봇 운동 정보는 신뢰성있는 소스로부터 얻어진다. 이 소스는, 도1의 로봇 블레이드(116)의 운동 로봇(106 또는 112)을 지배하기 위해 로봇 제어기(113)에 의해 사용되는 명령들, 커맨드(command)들, 또는 정의(definition)들을 저장하는 로봇 제어기(113)와 관련된 메모리(182)일 수 있다. 대안적으로, 로봇 운동 정보의 소스는 로봇들(106 또는 112) 중 하나의 일체형 부분일 수 있는 엔코더(184)일 수도 있으며, 또는 이는 로봇(106 또는 112)에 연결되는 분리된 엔코더일 수도 있다. 현재의 프레임 중의 웨이퍼의 정확한 Y-축 위치를 연산하기 위해, 영상 제어 프로세서(123) 내의 연산 기능부(186)는 메모리(182)로부터의 또는 엔코더(184)로부터의 로봇 운동 정보를 사용하며, 그로부터 현재 프레임의 Y-축 위치가 추론된다. 영상 제어 프로세서(123) 내의 영상 프로세싱 기능부(188)는 미가공 영상의 Y-축 프레임 위치를 연산 기능부(186)에 의해 결정되는 정확한 Y-축 위치로 교체한다. 이 작동은 카메라(132)에 의해 포착되는 각각의 프레임에 대해 수행된다. 따라서 모든 포착된 프레임들이 보정된 후, 영상 프로세서(123)가 웨이퍼의 왜곡되지 않은 영상을 출력한다.
도5a의 블럭(172-2)의 방법에서, 카메라(132)에 의해 얻어진 웨이퍼 영상의 왜곡을 방지하기 위해, 영상 제어 프로세서(123)는 카메라 프레임 비율을 지배하는 로봇 운동 정보를 사용한다. 영상 제어 프로세서(123)는 블럭(172-1)에서처럼 로봇의 운동을 한정하는 정보 또는 데이터에 억세스한다. 그러나, 현재 프레임의 시간 중 Y-축을 따른 웨이퍼의 실제 속도를 추론하기 위해, 영상 제어 프로세서(123)가 이 정보를 사용한다. 그 후, Y-축을 따른 웨이퍼 속도와 카메라 프레임 비율 사이에 일정한 비율을 유지하기 위해, 이전의 프레임을 따르는 웨이퍼 속도의 임의의 변화에 따라 영상 제어 프로세서가 카메라(132)의 프레임 비율을 조정한다.
도5a의 블럭(172-2)의 프로세스는 일 실시예에 따라 도5c에 도시된 장치에 의해 실행될 수 있다. 도5c에서, 로봇 운동 정보는 신뢰성 있는 소스로부터 얻어진다. 이 소스는 로봇 제어기(113)와 관련된 메모리(182)일 수 있다. 대안적으로, 로봇 운동 정보의 소스는 엔코더(184)일 수도 있다. 다음 프레임에 대한 Y-축을 따른 웨이퍼 속도를 연산하기 위해, 영상 제어 프로세서(123) 내의 연산 기능부(192)는 메모리(182)로부터의 또는 엔코더(184)로부터의 로봇 운동 정보를 사용한다. 영상 제어 프로세서(123)의 연산 기능부(193)는 기능부(192)에 의해 연산되는 웨이퍼 속도와 카메라 프레임 비율 사이의 비율을 연산한다. 비교기(comparator)(194)는 프레임 비율-웨이퍼 속도 비율을 이전 프레임의 동일한 비율과 비교하며, 그리고 프레임 비율 연산 기능부(195)는 이전의 프레임 또는 프레임들에 대해 프레임 비율-웨이퍼 속도 비율을 일정하게 유지시킬 다음 프레임에 대한 새로운 프레임 비율을 결정한다. 이 새로운 프레임 비율은 카메라(132)에 제어 입력값으로서 적용된다. 프레임 비율의 변화는 웨이퍼 운동의 가속 또는 감속을 보상하므로, 카메라에 의해 얻어진 영상은 운동 프로필-유도된 왜곡이 없거나 또는 거의 없다. 프레임 노출 시간은 프레임 비율의 변화에 비례하여 조정될 수 있다.
도5a의 블럭(172-3)의 방법에서, 각각의 프레임의 정확한(왜곡되지 않은) Y-축 위치를 실제로 연산하기 위해, 웨이퍼의 미가공(왜곡된) 영상이 영상 제어 프로세서(123)에 의해 사용된다. 이것은 프레임의 왜곡되지 않은 Y-축 위치를 연산하기 위해, 먼저 미가공 영상 프레임의 웨이퍼 폭을 관찰함으로써 그리고 그 후 관찰된 웨이퍼 폭 및 알려진 웨이퍼 직경을 사용함으로써 달성된다. 미가공(왜곡된) 영상에 의해 주어진 Y-축 위치 대신에 영상의 각각의 프레임의 정확한 Y-축 위치를 대체함으로써, 영상 제어 프로세서(123)는 보정된 또는 왜곡되지 않은 영상을 구성한다.
일 실시예에서, 도5a의 블럭(172-3)의 프로세스는 웨이퍼의 전체 영상을 보정하도록 적용되지 않는다. 대신에, 예를 들어, 오직 선택된 부분의 왜곡되지 않은 영상과 관련된 데이터를 산출하기 위해, 왜곡된 영상의 선택된 부분만 프로세싱된다. 예를 들어, 막 층 주변 구역의 폭을 계산하는 것이 바람직하다면, 블럭(172-3)의 프로세스에 의한 왜곡에 대해 웨이퍼의 엣지 근처의 영상의 그 부분만 보정된다. 따라서, 그 결과는 웨이퍼의 왜곡되지 않은 영상이 아니라, 오히려 웨이퍼의 선택된 부분의 왜곡되지 않은 영상과 관련된 데이터일 수 있다.
대안적으로, 룩업 테이블을 사용하여 특정한 프레임 넘버 또는 각위치(angular position)에 대한 보정과 그리고 왜곡되지 않은 영상에 대한 분석이 수행될 수도 있다.
도6은 일 실시예에 따라 도5a의 블럭(172-3)의 프로세스를 상세히 도시하고 있다. 이 실시예에서, 각각의 프레임의 진정한 Y-축 위치는, 각각의 프레임의 웨이퍼 폭과 알려진 웨이퍼 직경 사이의 비율의 함수로서 연산된다. 프로세스는 웨이퍼의 미가공 영상의 데이터를 한 프레임씩(frame-by-frame) 수집함으로써[도6의 블럭(200)] 시작된다. 위에 서술한 바와 같이, 카메라(132)에 의해 생산된 각각의 영상 프레임은 하나의 픽셀의 폭과 수천개의 픽셀의 길이이다. 연속적인 이런 프레임들은 전체 웨이퍼의 영상을 포함한다. (대안적인 실시예에서, 프레임은 하나의 픽셀의 폭 이상일 수도 있다).
웨이퍼 엣지의 영상이 얻어진다[도6의 블럭(202)]. 웨이퍼 엣지 영상은 종래의 엣지-검출 영상 프로세싱 기술들에 의해 얻어진다. 그 후, 각각의 프레임에 대해 웨이퍼 영상의 첫 번째와 그리고 마지막 픽셀들이 결정되어, 도7에 도시된 웨이퍼 엣지 영상을 생성한다. 도7의 그래프는 모든 프레임들의 첫 번째와 마지막 픽셀들의 위치(픽셀 넘버에 의한)를 결정한다. 도7에서 첫 번째 픽셀들은 X-기호들로 나타나며, 마지막 픽셀들은 점(dot)들로 나타난다. 영상 포착 중 높은 로봇 운반속도에서의 가속/감속 으로 인한 웨이퍼 형상의 왜곡이 도7에 명백히 도시되어 있다.
각각의 프레임의 웨이퍼 폭이 얻어진다[도6의 블럭(204)]. 프레임 넘버(f)의 함수로서 웨이퍼 폭(w)은 w(f) 로 한정될 수 있으며, 그리고 대응하는 프레임에서 첫 번째와 마지막 웨이퍼 픽셀들 사이의 거리로서 계산된다. 전형적으로 포물선인 곡선[w(f)]이 도8에 도시되어 있다.
최대 웨이퍼 폭[w(f)max]은 웨이퍼 직경에 대응하며, 그리고 곡선[w(f)]의 정점으로부터 결정되며[도6의 블럭(206)], 이는 종래의 기술들을 사용하여 찾아진다. w(f)max 가 발생하는 프레임 넘버가 기록되고 그리고 fmax 로 한정된다[도6의 블럭(208)].
웨이퍼 표면상의 밀리미터 단위의 실제 거리와 픽셀들[카메라(132)의 개별적인 광감지 요소들(150)에 대응하는] 사이의 거리를 관련시키는 픽셀-밀리미터 전환 인자(σ)가 얻어진다[도6의 블럭(210)]. 알려진 웨이퍼 폭으로, 전형적으로 300 mm 로, 픽셀들의 최대폭[w(f)max]을 나눔으로써 상기 전환 인자(σ)가 얻어진다.
도2a의 웨이퍼 전이 경로(120) 또는 Y-축을 따른 웨이퍼 가속 및 감속이 각각의 프레임의 명백한 위치를 왜곡시키기 때문에, 도7의 미가공 웨이퍼 윤곽(outline)이 왜곡된다. 이런 왜곡의 보정은 각각의 프레임의 명백한 Y-축 위치를 정확한 Y-축 위치로 교체함으로써 수행될 수 있다. 정확한 Y-축 위치는 Y-축을 따른 웨이퍼 운동의 거리에 대응한다. 웨이퍼 전이 경로(120) 또는 Y-축을 따른 웨이퍼 운동의 거리는, 특정한 프레임에서 측정된 웨이퍼 폭[w(f)]으로부터 각각의 프레임에 대해 계산된다[도6의 블럭(212)]. 이 계산에 사용되는 기하학적 외형이 도9에 도시되어 있다. 로봇에 의해 설정되는 도2a의 웨이퍼 전이 경로(120)는 도9의 Y-축이다. 라인 카메라(132)의 일반적인 방향은 도1의 X-축에 대응한다. 프레임 넘버(f)의 함수로서 웨이퍼 전이 경로(Y-축)를 따른 웨이퍼 운동의 거리는, 여기에서는 Y-축 위치 함수[h(f)]로서 지칭될 것이며, 여기서 상기 h 는 거리를 나타내며, f 는 프레임 넘버를 나타낸다. 도9에서, 300 mm 웨이퍼에 대해, 주어진 프레임(f)에 대한 웨이퍼 폭(w)은 다음과 같이 h 와 관련된다.
W(in mm) = w(in pixels)ㆍσ (식 1a)
θ = 2sin-1(W/300 mm) for W < 300 mm , (식 1b)
θ = 2sin-1(1) for W ≥ 300 mm (식 1c)
d = W/[2tan(θ/2)] (식 1d)
h(f) = 150 mm - d for f < fmax (식 1e)
h(f) = 150 mm + d for f ≥ fmax (식 1f)
상술한 바는 다음과 같이 요약될 수 있다. 웨이퍼의 직경 내의 W 의 값들에 대해, Y-축 위치 함수는 다음과 같이 연산된다.
h(f) = 150 mm - W/[2tan(sin-1(W/300)] , f < fmax 의 웨이퍼의 제1절반부에 대해, 그리고
h(f) = 150 mm + W/[2tan(sin-1(W/300)] , f ≥ fmax 의 웨이퍼의 제2절반부에 대해.
상술한 정의에 제공되는 웨이퍼 직경 및 반경값들(300 mm 및 150 mm)은 300 mm 웨이퍼에 적용할 수 있으며, 그리고 프로세싱되는 웨이퍼의 직경에 따라 수정될 수 있음을 인식해야 한다.
일 실시예에서, 웨이퍼의 선단(先端)(leading) 엣지를 포함하는 프레임이 원점(origine)에 대응하는 프레임 제로(zero)이도록, Y-축 위치 함수[h(f)]의 프레임 넘버(f)가 한정될 수 있다. 웨이퍼의 선단 엣지를 포함하는 프레임이 식별된다[도6의 블럭(214)]. 이것은 일 실시예에서 각각의 첫 번째 및 마지막 픽셀의 라인 넘버를 웨이퍼 선단 엣지 근처의 프레임들의 그룹에 대해 픽셀 넘버의 함수로서 먼저 작성함으로써 식별될 수 있다. 웨이퍼의 선단 엣지를 포함하는 프레임 넘버는 이 함수의 최소값에 대응하며, 종래의 기술들을 사용하여 찾아진다. 그 후, 일 실시예에서 선단 엣지 프레임 넘버가 제로가 되도록 Y-축 위치 함수[h(f)]의 프레임 넘버들이 시프팅된다[도6의 블럭(216)].
선택적으로, 도17을 참조하여 본 발명에서 아래에 서술되는 프로세스에서 Y-축 위치 함수[h(f)]가 완화될 수 있다[도6의 블럭(218)].
카메라(132)에 의해 출력되는 연속적인 프레임들로부터 얻어지는 웨이퍼의 미가공 영상이, 운동-유도되는 왜곡에 대해 보정된다[도6의 블럭(220)]. 이 보정은 h(f)에 의한 각각의 프레임의 Y-축 좌표의 교체로 구성된다. 각각의 프레임의 Y-축 좌표에 대한 상술한 보정은, Y-축을 따른 웨이퍼 운동 프로필(가속/감속)에 기여할 수 있는 왜곡이 제거된 웨이퍼의 영상을 생산하며, 상기 영상은 왜곡되지 않은 영상으로 지칭될 수 있다. 이 보정은 영상 포착 중 웨이퍼 운반을 중지 또는 느리게 하지 않고서도 영상 포착이 높은 웨이퍼 운반 속도로 수행되는 것을 허용한다.
블럭(220)의 작동은 X-축 좌표의 스케일링 및 보정을 추가로 포함할 수 있다. 라인 카메라(132)의 주축(major axis)과 X-축 사이의 오정렬 각도(β)를 고려하면서, 각각의 프레임의 관심 있는 임의의 특징부의 X-축 좌표가 픽셀-밀리미터 스케일 인자(σ)에 의해 스케일링된다. 카메라 오정렬 각도(β)의 결정은 본 발명에서는 도11을 참조하여 하기에 서술된다. 관심 있는 임의의 특징부의 미가공 영상으로부터 얻어진 X-축 좌표(X미가공 영상)은 다음과 같이 보정된 값(X')으로 스케일링된다.
X' = (X미가공 영상)ㆍσ - Y tanβ (식 2)
위의 식(2)에 사용되는 카메라 오정렬 각도(β)를 결정하는 방법이 이제 서술된다. 카메라(132)의 장축과 X-축(도2a) 사이의 오정렬 각도(β)가 도10에 도시되어 있으며, 그리고 상대적으로 작을 수 있다[예를 들어, 수 도(degree) 미만으로]. 왜곡되지 않은 웨이퍼 영상으로부터 β 를 결정하기 위한 일 실시예에 따른 방법이 도11에 도시되어 있다. 도11의 첫 번째 단계는, 웨이퍼 선단 엣지 프레임(f선단)에 웨이퍼가 먼저 나타나는 픽셀 위치(Xo)를 찾기 위해 웨이퍼 영상을 검사하는 것이다[도11의 블럭(310)]. 웨이퍼 중심(Xc)의 픽셀 위치가 각각의 프레임에 대해 연산된다[도11의 블럭(320)]. 웨이퍼 중심(Xc)은 도6의 블럭(202)을 참조하여 지칭되는 첫 번째와 마지막 웨이퍼 픽셀 사이의 차이의 절반이다.
Xc = [X마지막 픽셀 + X첫 번째 픽셀]/2 (식 3)
다음에, 오정렬 각도에 기여할 수 있는 웨이퍼 중심의 운동이 다음과 같이 한정된다[도11의 블럭(330)].
P = Xo + [h(f-f선단)tanβ]/σ (식 4 )
표시된 총합이 모든 프레임들에 대해 실행되는
Σ[P -Xc]2 (식 5)
를 최소화함으로써 β 를 계산하기 위해, 종래의 비 선형 최소화 알고리즘이 사용된다[도14의 블럭(340)]. 이 최소화는 β 와 Xo 를 조정함으로써 실행된다. 이 작동은 tanβ 의 함수에 웨이퍼 중심(Xc)의 운동의 곡선-삽입(curve-fitting)에 대응한다. X-축 좌표를 보정하기 위해, 도6의 블럭(220)을 참조하여 위에 서술된 식(2)의 연산에 β(식 5 의 최소화를 실행함으로써 얻어진)의 계산된 값이 사용된다[도14의 블럭(350)].
도6의 블럭(230)에서, 평면 내 진동 또는 웨이퍼 운동(X-축을 따른)의 섭동으로 인한 에러들에 대해 왜곡되지 않은 영상이 보정되며, 평면을 벗어난 진동 또는 웨이퍼 운동(Z-축을 따른)의 섭동에 대해 보정된다. 이들 보정들은 본 발명에서는 도13 및 15를 참조하여 하기에 서술된다.
상술한 바에 의해 생산되는 왜곡되지 않은 보정된 웨이퍼 영상을 사용하여 다양한 측정들이 정확하게 수행될 수 있다. 예를 들어, 막 층의 반경 또는 직경이 측정될 수 있다[도6의 블럭(240)]. 또한, 막 증착 중 마스킹되었던 주변 배제 구역의 환형 폭이 측정될 수 있다[블럭(250)]. 이제 서술되는 방법을 사용하여 웨이퍼 엣지와의 막 층 외측 경계의 동심도가 측정될 수 있다[블럭(260)].
도12a에서, 도1의 반응기 챔버(104)들 중 하나에서 프로세싱될 동안, 막 층(300)이 웨이퍼(122)상에 증착된다. 막 층(300)은 디스크형이며, 웨이퍼(122)의 엣지와 동심인 것으로 의도된다. 도12a는 막 층(300)이 웨이퍼(122)와 비동심인 순간을 도시하고 있다. 막 층(300)은 웨이퍼(122)의 반경(R2) 보다 작은 반경(R1)을 가지며, 막 층(300)에 의해 덮이지 않는 웨이퍼 표면의 주변 환형 지역(302)을 남긴다. 환형 지역(302)의 폭은 WM = R2 - R1 이다. 막 층의 비동심도 때문에, WM 은 방위각(θ)에 따라 변하며, 따라서 θ, WM(θ)의 함수로 된다. WM(θ)는 도12b에 도시된 정현파 함수이다.
막 층의 비동심도는 적절한 프로세스에 따라 측정된다. 이런 프로세스의 예가 도12c에 도시되어 있다. 먼저, 왜곡되지 않은 영상 데이터로부터 함수[WM(θ)]가 추출된다[도12c의 블럭(280)]. 그 후, 함수{WM(평균) + C cos(θ+α)(식 6)} 가 WM(θ)에 곡선-삽입된다[도12c의 블럭(285)]. 이러한 곡선-삽입은 종래의 기술들을 이용하여 실행된다. 항(term)[WM(평균)]은 전체 웨이퍼 엣지 둘레의 WM 의 평균값이다. 항(C)은 비동심도의 진폭이다. 각도(α)는 비동심도의 방위 방향이다. 곡선-삽입의 결과로부터, C 및 α 의 실제 값이 얻어지며, 로봇들(106 또는 112) 중 하나의 운동의 보정을 위해 로봇 제어기(113)에 보정 에러 피드백으로서 출력된다[도12c의 블럭(290)].
도13은 도6의 블럭(230)의 단계에서 평면 내(또는 X-축) 진동에 기여할 수 있는 영상의 왜곡의 보정을 실행하기 위한 일 실시예에 따른 방법을 도시하고 있다. 먼저, 웨이퍼 영상으로부터 웨이퍼 중심(Xc)의 운동이 프레임 넘버의 함수로서 결정되며[도13의 블럭(360)], 이는 도11의 블럭(320)과 동일한 작동이다. 프레임 넘버의 함수로서 웨이퍼 중심(Xc)의 운동이 도14의 그래프에 도시되어 있다. 프레임 넘버의 함수로서 Xc 를 한정하는 데이터로부터, 종래의 기술들을 사용하여, Xc 의 최소값과 최대값 사이의 Xc 의 평균값이 결정된다[도13의 블럭(365)]. 이 평균값은 도14에서 Xc(평균)으로 도시되며, 도14에 도시된 바와 같이 일반적으로 직선을 따른다[직선 Xc(평균)의 경사도(slope)는 이전에 논의한 카메라 중첩각(β)의 함수이다]. 그 프레임에 대한 Xc(평균)와 그 프레임에 대한 Xc 사이의 차이를 결정함으로써, 그리고 프레임의 모든 X 좌표들을 그 차이만큼, 즉 차이{Xc(평균) - Xc}만큼 시프팅시킴으로써, X-축 진동에 기여할 수 있는 왜곡이 제거된다[도13의 블럭(370)].
일 실시예에서, 평면 내 진동 왜곡들을 제거하기 위해 영상에 대해, 그리고 원하는 계산(막 주변 구역 폭의 계산과 같은)을 수행하는데 사용되는 최종 영상에 대해, 상술한 보정이 이루어질 수 있다. 대안적인 실시예에서, 상술한 보정은 웨이퍼 영상에 적용되지 않는다. 대신에, 평면 내 진동 왜곡들을 포함하는 영상에 대해 원하는 계산이 수행되며, 그 후 상술한 보정이 그 계산의 결과들에 적용된다.
도15는 도6의 블럭(230)의 단계에서 평면을 벗어난(또는 Z-축) 진동에 기여할 수 있는 영상의 왜곡의 보정을 실행하기 위한 일 실시예에 따른 방법을 도시하고 있다. 작업부재의 각각의 영상에 대해, 명백한 작업부재(웨이퍼) 반경(R)은 위의 식(1)에 따라 결정되는 작업부재 폭의 절반으로서 결정된다[도15의 블럭(380)]. 그 후, R 로부터 그리고 알려진 웨이퍼 반경(예를 들어, 150 mm)로부터, 확대 비율(M)이 M = 150 mm/R 으로서 연산된다[도15의 블럭(385)]. 그 후, 도16에 도시된 바와 같이 특정한 방위각(θ)을 따른 방사방향 거리의 각각의 측정[웨이퍼 엣지의 위치, 막 층 엣지의 위치, 주변 지역(302)의 폭 등과 같은]이 확대 보정 인자(Mcosθ)에 의해 스케일링된다[도15의 블럭(390)]. 이것은 확대 비율(M)에 따라 반경을 스케일링함으로써 극 좌표들의 영상의 스케일링에 대응한다.
일 실시예에서, 평면을 벗어난 진동 왜곡들을 제거하기 위한 영상에 대해, 그리고 원하는 계산(막 주변 구역 폭의 계산과 같은)을 수행하는데 사용되는 최종 영상에 대해, 상술한 보정이 이루어질 수 있다. 대안적인 실시예에서, 상술한 보정들은 웨이퍼 영상에 적용되지 않는다. 대신에, 평면을 벗어난 진동 왜곡들을 포함하는 영상에 대해 원하는 계산이 수행되며, 그 후 상술한 보정이 그 계산의 결과들에 적용된다.
실시예에 따라, 도6의 블럭(218)에서 수행되는 Y-축 웨이퍼 운동 함수[h(f)]의 완화를 위한 프로세스가 도17에 도시되어 있다. 도1의 영상 포착 장치(130)의 시야의 웨이퍼 전이 경로를 따른 로봇 블레이드의 궤적(trajectory)이 얻어진다[도17의 블럭(400)]. 이 궤적은 Y-축을 따른 로봇 운동 프로필[s(t)]을 한정한다[도1과 2a의 영상 포착 장치(130) 아래의 웨이퍼 전이 경로]. 시간(t)의 각각의 값에 대한 로봇 프레임 넘버(fr)를 얻기 위해, 시간의 함수인 로봇 운동 프로필[s(t)]은 카메라(132)의 프레임 비율로 시간(t)을 곱함으로써 프레임 넘버의 함수로서 운동 프로필로 전환된다[도17의 블럭(410)]. 전환된 로봇 운동 프로필[s(fr)]은 임의의 원점을 갖는 로봇 프레임 넘버(fr)의 함수이다. 그 후, 2개의 상이한 방법들 중 어느 하나를 사용하여, 도6의 블럭(216)의 단계에서 웨이퍼 영상 데이터로부터 얻어진 웨이퍼 운동 프로필에, 로봇 운동 프로필이 삽입된다. 대안적으로, 로봇 운동 프로필을 사용하지 않고 종래의 기술들을 사용하여 Y-축 웨이퍼 운동 함수가 완화될 수도 있다. 이들 3개의 방법들 중 하나가 선택된다[도17의 블럭(420)]. 로봇 운동 기반 방법이 선택된다면, 2개의 로봇 운동 기반 방법들 중 하나가 선택된다[블럭(422)].
2개의 로봇 운동-기반 방법들 중 첫 번째 하나[도17의 블럭(422)의 분기부(423)]는 최상의 삽입이 얻어질 때까지 웨이퍼 운동 프로필[h(f-f선단)]에 대해 로봇 운동 프로필[s(fr)]을 슬라이딩(sliding)시킴으로써 로봇 운동 프로필을 삽입한다[도17의 블럭(424)]. 이것은 비-선형 최소화 알고리즘을 사용하여 일 실시예에서 수행된다. 최적의 삽입이 얻어질 때까지 웨이퍼 영상의 그것에 대해 로봇 운동 프로필의 프레임 넘버를 시프팅시키는 로봇 프레임 옵셋을 변화시킴으로써, 로봇 운동 프로필의 상기 슬라이딩이 달성된다. 그 후, 시프팅된 로봇 운동 프로필이 웨이퍼 영상 Y-축 운동 프로필로 대체된다[도17의 블럭(432)].
대안적인 로봇 운동-기반 방법[도17의 블럭(422)의 분기부(426)]에서, 상술한 최적화가 수행되지만, 그러나 알려진 웨이퍼 직경(예를 들어, 300 mm)을 동일하게 하기 위해 웨이퍼의 선단과 트레일링(trailing) 엣지들 사이의 Y-축을 따른 거리(프레임 넘버들의)를 강요하는 제약이 가해진다.
웨이퍼 영상 운동 프로필을 시프팅된 로봇 운동 프로필로 대체하는 장점은, 로봇에 대해 한정된 미리 결정되는 연속적인(완화된) 운동 프로필로부터 로봇 운동 프로필이 유도된다는 점이다.
하나의 대안으로서[도17의 블럭(420)의 분기부(434)], 임의의 로봇 운동 프로필로 대체하지 않고서도 웨이퍼 영상 운동 프로필이 완화되며, 대신에 스플라인(spline), 에버리징(averaging), 보간법(interpolation) 및/또는 보외법(extrapolation) 기술들을 사용하여 종래의 완화 방법들이 사용될 수 있다[블럭(436)]. 완화된 웨이퍼 운동 프로필을 출력하기 전에[블럭(432)], 데이터가 웨이퍼 영상의 엣지들 아래로 완화될 수 있다[블럭(438)].
도1-3의 장치는 많은 상이한 용도들로 사용될 수 있다. 예를 들어, 영상 포착 장치(130)는 이미 증착된 얇은 막 특징부들의 측정값들을 얻기 위해 프로세싱 챔버들(104) 중 특정한 하나 내로의 그 도입 이전에 웨이퍼의 영상을 얻을 수 있으며, 그리고 그 후 제1세트의 측정값들과 비교될 수 있는 제2세트의 측정값들을 얻기 위해 다른 얇은 막 특징부의 증착에 이은 동일 웨이퍼의 다른 영상을 얻을 수 있다. 이 비교는 후속의 웨이퍼들의 프로세싱을 조정하는데 유용한 정보를 생성할 수 있다.
다른 예로서, 도12c를 참조하여 위에 서술한 방식으로 비동심도 진폭(C) 및 위상(α)을 측정한 후, 로봇의[예를 들어, 도1의 대기압 로봇(112)의] 웨이퍼 배치 장치의 작용을 보정하기 위한 에러 보정 피드백으로서 사용하기 위해, 이들 매개변수들은 영상 제어 프로세서(123)에 의해 로봇 제어기(113)로 전송될 수 있으므로, 로봇 블레이드상의 각각의 웨이퍼의 초기 배치는 더욱 좋은 동심도를 제공한다.
광원은, 웨이퍼(122) 위에 놓이는 그리고 카메라(132)와 동일한 웨이퍼(122)의 측부상의 광원 어레이(134)로서 위에 서술되었다. 그러나, 웨이퍼(122)의 엣지의 영상의 더욱 좋은 콘트라스트(contrast)를 위해, 웨이퍼 후방측을 조명하도록 웨이퍼(122)의 아래에 다른 광원(134')이 배치될 수 있다. 이 방법으로, 카메라(132)는 영상에서 웨이퍼의 엣지에 강화된 콘트라스트를 갖는 웨이퍼 엣지의 선명한 실루엣(silhouette) 영상을 볼 수 있다.
광원은, 동일한 단색광 방출 스펙트럼을 갖는 발광 다이오드들의 어레이(134)로서 위에 서술되었다. 이런 단색광 소스를 이용하여, 웨이퍼(122)의 표면상에 증착되는 얇은 막의 두께의 변화를 추론하기 위해, 종래의 간섭 기술들을 사용하여 웨이퍼(122)로부터 반사되는 광의 간섭 효과들이 분석될 수 있다. 상기 얇은 막 두께는 종래의 기술들을 사용하여 관찰된 간섭 효과들로부터 연산될 수 있다. 또한, 얇은 막의 엣지 근처의 연속적인 위치들 중 각각의 하나에 대해 그리고 얇은 막 엣지 테이퍼(taper) 프로필을 한정하기 위해 관찰 및 저장되는 얇은 막 두께의 변화에 대해, 얇은 막 두께가 연산될 수 있다. 그 후, 프로세스를 평가하기 위해, 상기 막 두께의 테이퍼 프로필이 바람직한 테이퍼 프로필과 비교될 수 있다. 유사한 형태로, 웨이퍼(122)의 엣지 테이퍼 프로필이 바람직하게 측정될 수 있다.
도3은 단색광 방출 스펙트럼을 갖는 불연속적인 발광기들(154)의 단일 열로서 LED 어레이(134)를 도시하고 있다. 그러나, 광원 또는 LED 어레이(134)는 미리 결정되는 2개의(또는 그 이상의) 불연속적인 파장들로 구성되는 스펙트럼을 가질 수 있다. 이 경우, 광원 어레이(134)의 발광기들 또는 발광 다이오드들(154)은 발광기들 또는 다이오드들의 평행한 열들로서 배치되는 2개의(또는 그 이상의) 분리된 어레이들로 구성될 수 있으며, 각각의 어레이 또는 열은 다른 어레이 또는 열과는 상이한 단색광 방출 스펙트럼을 갖는다. 각각의 어레이 또는 열은 상이한 파장으로 단색 스펙트럼을 방출할 수 있으며, 최적의 콘트라스트를 보장하기 위해 2개의 어레이들 각각은 웨이퍼 타입에 따라 또는 웨이퍼 표면상의 관심 있는 층의 물질의 타입에 따라 작동될 수 있다. 최적의 콘트라스트는, 상이한 타입들의 층들 또는 상이한 물질들의 층들이 상이한 파장으로 상이하게 반사될 때 의존하는 파장이다. 예를 들어, 하나의 파장은 약 450 nm 일 수 있으며, 다른 파장은 약 600 nm 일 수 있다. 대안적으로, LED 어레이(134)는 3열의 발광기들을 가질 수도 있으며, 각각의 열은 상이한 파장을 방출한다. 3개의 파장들은 예를 들어 적색, 청색, 그리고 녹색에 대응할 수 있으며, 웨이퍼의 컬러 RGB 영상을 제공하기 위해 그 각각은 3번째 프레임 마다 한번씩 카메라와 동기(synchronism)하여 작동될 수 있다.
막 두께의 측정값들은 특정된 또는 원하는 막 두께값들(또는 엣지 테이퍼 프로필)과 비교될 수 있으며, 그리고 비교는 도1의 프로세싱 챔버들(504) 중 하나의 하나 이상의 프로세스 매개변수들(예를 들어, 증착 시간, 온도, 전구체 가스 조성물, 등)을 조정하는데 사용될 수 있다.
상술한 바는 본 발명의 실시예들에 관한 것이지만, 그 기본적인 범위로부터의 일탈 없이 본 발명의 다른 및 추가의 실시예들이 창착될 수 있으며, 그 범위는 하기의 청구범위들에 의해 결정된다.

Claims (24)

  1. 적어도 하나의 프로세싱 챔버와 그리고 작업부재 운반 경로를 따라 상기 적어도 하나의 챔버로부터 및 챔버로 작업부재를 운송하기 위한 로봇을 포함하는 프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법으로서:
    상기 전이 경로 부분을 따라 상기 로봇에 의해 상기 작업부재가 운송될 동안, 상기 작업부재 전이 경로의 전이 경로 부분을 횡단하는 가늘고 긴 정지된 시야의 연속적인 프레임들을 포착하는 단계;
    상기 연속적인 프레임들의 상기 포착 중 상기 전이 경로 부분을 횡단하는 가늘고 긴 조명 패턴을 이용하여 상기 전이 경로 부분을 조명하는 단계;
    상기 연속적인 프레임들을 포함하는 상기 작업부재의 영상을 한정하는 단계;
    상기 전이 경로 부분의 방향을 따라 상기 프레임들의 각각의 정확한 위치들을 연산하는 단계, 그리고 상기 영상의 각각의 프레임의 위치를 상기 각각의 정확한 위치들 중 대응하는 하나로서 한정함으로써 상기 영상을 보정하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 가늘고 긴 정지된 시야는 상기 전이 경로 부분을 횡단하여 연장하는 적어도 하나의 작업부재 직경의 길이와 그리고 상기 영상의 대략 하나의 화소의 폭을 갖는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 연속적인 프레임들은 상기 작업부재의 선단 엣지와 일치하는 선단 프레임, 상기 작업부재의 트레일링 엣지와 일치하는 트레일링 프레임, 그리고 상기 선단 프레임의 앞과 상기 트레일링 프레임의 뒤에서 포착되는 프레임들을 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 연산 단계는 상기 각각의 연속적인 프레임들의 상기 작업부재의 폭과 알려진 작업부재의 직경 사이의 비율의 함수로서 상기 정확한 위치를 연산하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 연산 단계는 상기 로봇의 운동에 대응하는 로봇 속도 프로필 정보로부터 상기 정확한 위치를 연산하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    미리 결정되는 로봇 속도 프로필을 한정하는 데이터를 포함하는 로봇 제어기 메모리로부터, 상기 로봇 속도 프로필 정보를 얻는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 로봇의 운동에 응답하는 엔코더로부터 상기 로봇 속도 프로필 정보를 얻는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 포착 단계는 감광성 요소들의 가늘고 긴 어레이로부터 신호를 포착하는 단계를 포함하며, 상기 조명 단계는 입사각들의 범위를 통해 상기 개별적인 감광성 요소들을 조명하는 패턴으로 발광 요소들의 어레이를 제공하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 전이 경로 부분은 상기 전이 경로 부분과 평행한 Y-축과 그리고 상기 Y-축에 수직한 X-축에 대응하며, 상기 방법은 상기 시야와 상기 X-축 사이의 오정렬 각도에 기여할 수 있는 왜곡에 대해 상기 영상의 X-축 좌표들을 보정하는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 X-축 좌표들을 보정하는 단계는
    연속적인 프레임들의 웨이퍼 중심 위치의 운동을 상기 오정렬 각도의 함수와 짝이룸시킴으로써 상기 오정렬 각도를 결정하는 단계; 및
    상기 오정렬 각도의 상기 함수를 포함하는 보정 인자에 의해 상기 X-축 좌표들을 보정하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  11. 제3항에 있어서,
    상기 작업부재의 평면에서 상기 작업부재의 진동으로부터의 왜곡에 대해 상기 영상을 보정하는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 작업부재의 평면에서 상기 작업부재의 진동으로부터의 왜곡에 대해 상기 영상을 보정하는 단계는
    상기 연속적인 프레임들에서 상기 웨이퍼의 중심의 운동을 찾는 단계;
    상기 연속적인 프레임들을 통해 상기 웨이퍼의 중심의 평균 운동을 한정하는 단계;
    상기 웨이퍼의 중심의 상기 평균 운동과 상기 웨이퍼 중심 사이의 차이를 포함하는 각각의 프레임에 대해, 상기 차이만큼 상기 영상을 시프팅하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 작업부재의 평면을 횡단하는 방향으로 상기 작업부재의 진동으로부터의 왜곡에 대해 상기 영상을 보정하는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 작업부재의 평면을 횡단하는 방향으로 상기 작업부재의 진동으로부터의 왜곡에 대해 상기 영상을 보정하는 단계는
    상기 영상으로부터 외견상의(apparent) 작업부재 반경을 결정하는 단계와 그리고 상기 외견상의 작업부재 반경과 알려진 작업부재 반경 사이의 비율로서 방사방향 보정 인자를 결정하는 단계;
    상기 방사방향 보정 인자에 의해 상기 영상의 방사방향 위치들을 스케일링하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  15. 제4항에 있어서,
    삽입된 로봇 속도 프로필을 생성하기 위해 상기 정확한 위치의 운동에 상기 로봇의 미리 결정된 속도 프로필 데이터를 삽입함으로써 상기 연속적인 프레임들에 대해 상기 정확한 위치의 운동을 완화시키는 단계, 그리고 상기 삽입된 로봇 속도 프로필로부터 상기 각각의 연속적인 프레임들에 대한 상기 정확한 위치를 얻는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  16. 적어도 하나의 프로세싱 챔버와 그리고 작업부재 운반 경로를 따라 상기 적어도 하나의 챔버로부터 그리고 상기 챔버로 작업부재를 운송하기 위한 로봇을 포함하는 프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법으로서:
    상기 작업부재 운반 경로를 따라 상기 로봇이 작업부재를 운송하도록 유발시키는 단계;
    상기 작업부재가 가늘고 긴 정지된 시야를 통해 상기 로봇에 의해 운송될 동안, 상기 시야 내에 놓인 상기 작업부재 전이 경로의 부분을 횡단하는 가늘고 긴 정지된 시야의 연속적인 프레임들을 포착하는 단계;
    상기 작업부재 전이 경로의 상기 부분을 횡단하는 가늘고 긴 광 조명 패턴을 이용하여 상기 시야 내의 상기 작업부재의 적어도 일부를 조명하는 단계;
    상기 연속적인 프레임들을 포함하는 상기 작업부재의 영상을 제공하는 단계; 및
    상기 작업부재 전이 경로의 상부 부분의 방향을 따라 상기 각각의 프레임들의 각각의 정확한 위치들을 연산하는 단계, 그리고 상기 영상의 각각의 프레임의 위치를 상기 각각의 정확한 위치들의 대응하는 하나로 한정함으로써 상기 영상을 보정하는 단계를 포함하며
    상기 시야는 상기 작업부재의 직경 이상의 길이를 갖는,
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 연산 단계는 상기 각각의 연속적인 프레임들의 상기 작업부재의 폭과 알려진 작업부재 직경 사이의 비율의 함수로서 상기 정확한 위치를 연산하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 연산 단계는 상기 로봇의 운동에 대응하는 로봇 속도 프로필 정보로부터 상기 정확한 위치를 연산하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 가늘고 긴 정지된 시야는 상기 영상의 대략 하나의 화소의 폭을 갖는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 프레임들 중 각각의 하나에서 상기 작업부재의 중심을 결정하는 단계;
    상기 연속적인 프레임들에 대해 상기 작업부재의 상기 중심의 운동을 결정하는 단계; 및
    상기 작업부재의 상기 중심의 상기 운동을 정현파 함수로 짝이룸시키는 단계, 그리고 상기 작업부재의 비동심도의 진폭으로서 정현파 진폭을 추론하고 그리고 상기 작업부재의 비동심도의 방향으로서 정현파 위상각을 추론하는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    비동심도의 상기 진폭과 그리고 비동심도의 상기 방향을 보정 피드백으로서 상기 로봇에 제공하는 단계를 부가로 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  22. 제16항에 있어서,
    상기 조명 단계는 불연속적인 발광기들의 각각의 평행한 열들로부터 광의 각각의 파장들을 제공하는 단계를 포함하며, 상기 열들의 각각의 하나는 상기 파장들의 각각의 하나에 대응하는 단색 스펙트럼을 방출하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    조명되는 상기 작업부재상의 층의 물질의 타입에 따라 상기 연속적인 프레임들의 포착 중 작동을 위해, 발광기들의 상기 평행한 열들 중 특정한 하나를 선택하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 작업부재의 컬러 영상을 생산하기 위해, 상기 조명 단계는 상기 연속적인 프레임들의 포착 중 광의 상이한 파장들을 이용하여 상기 시야의 상기 작업부재의 상기 부분을 조명하는 단계를 포함하는
    프로세싱 시스템에서 작업부재의 영상을 얻기 위한 방법.
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